人机共舞与管理再造：解构AI for Process 的中国式创新路径

在人工智能全面爆发的当下，企业治理与商业创新正处于从“智变”跨越到“质变”的临界点。2026年夏秋之交，WAIC 2026备受关注的AI 管理创新论坛于上海热烈开讲。论坛汇聚多位产学研媒意见领袖，聚焦人工智能技术创新带来的巨大机遇与治理挑战，围绕“冰山下的价值掘金”展开深度研讨。

论坛以“AI for Process”为核心，共同描摹人机共舞的未来企业管理新秩序，探索人工智能技术驱动企业生产力跨越的中国特色管理创新路径。在圆桌研讨环节，北京大学国家发展研究院管理学教授杨壮、德勤咨询首席增长官黄伟强，以及北汽新能源享界超级工厂设备工程部部长李明宇，分别代表学术界、咨询服务与实体制造一线，展开了跨领域的深度对话。三位嘉宾围绕人机共生的真实落地境况、知识沉淀与流程重构的痛点，以及AI时代下企业领导力与人性的根本回归，给出了兼具远见与实操价值的系统性洞察。

本次论坛突破了传统模式，台上台下的嘉宾和观众热烈研讨互动。企业管理者、产业实践者和行业观察者围绕AI权限边界、员工及领导力、组织文化适配及潜在风险等问题贡献了丰富思考与洞见。

C端的狂热与B端的沉思

随着生成式AI和智能体应用的渗透，人机协同在不同商业场景中呈现出高度不均质的发展镜像。黄伟强指出，AI应用在C端和服务端已表现出惊人的商业化效率。例如在呼叫中心等C端服务场景，大语言模型的接入能在短短三个月内将原本 600 人的团队精简至 150 人，展现出显著的替代与增效能力。然而，当视角转向 B 端与实体工业领域时，AI 的应用却陷入了场景多、成效微、落地慢的瓶颈。黄伟强进一步指出，许多大型企业虽在内部推进了数百个 AI 场景，提升了局部效率，但绝大多数未能实现业务模式的突破性颠覆。这种“不解渴”的现状，反映出B端应用面临的深层结构性阻碍。

李明宇从工业制造业一线剖析了这一痛点。他强调，工业领域长期停留在判别式AI的局部应用，而在拥抱生成式 AI 时，企业面临着严重的Data Ready（数据成熟度）难题。以建造制造园区数字孪生模型为例，数据采集面临着“先有鸡还是先有蛋”的成本与收益博弈：若将电力等能源数据的采样周期提升至毫秒级，会导致数据规模呈爆炸式增长与极高的硬件成本；若采样颗粒度不足，又无法支撑精准模型的构建。更具挑战的是投入产出比（ROI）的计算：一个应用场景对应一个定制模型，若缺乏可复用性，随着生产工艺变更或设备改造，五年前投入的个案模型往往沦为无用资产。李明宇坦言，车企在AI上的投入热情与资金并不缺乏，困局在于缺乏清晰的技术演进路径与整体业务整合能力，极易产生“不卷AI就会下牌桌”的错失恐惧（FOMO）。

除了工业一线的技术与成本考量，学术界对AI的深度介入则持有一种更为复杂的审慎态度。杨壮表示，AI 确实大幅降低了文献检索与研究的时间成本，但在教育与学术领域，技术带来的“认知退化”隐患不容忽视。在欧洲乃至全球学术界，AI辅助写作导致的论文同质化与思维代劳现象日趋严重，部分高校甚至被迫取消硕士论文或采取严格的现场面试，以验证文章是否真正代表学生的自主思考。杨壮警示，过度依赖 AI 正在让人类失去定义问题，与提出问题的核心能力，若任由技术导致智力与创造力的下降，将对青年一代与社会创新造成长远的负面冲击。

主持人程明霞也总结，想走出属于中国的 AI 发展道路，必须扎根本土真实场景，从一线现场的真问题出发。

显性化隐性经验与重构组织流程

面对B端落地与投入产出比的困局，破局的关键不在于单点技术的堆叠，而在于能否通过AI for Process将组织中稀缺的隐性经验，转化为显性资产，进而完成业务流程的深度再造。

黄伟强分享了某跨国快餐连锁企业的成功再造案例。该企业在中国拥有3000多家门店，核心痛点在于店经理培养周期长（需耗时一年）且离职率高达30% 以上，大幅限制了向下沉市场拓展的脚步。传统AI 培训手段收效甚微，最终的突破口来自于对业务流程的根本性颠覆：企业抽调了10位优秀门店经理，封闭数周，利用本体论（Ontology）将他们脑海中极其抽象的营运经验提炼为结构化的知识图谱，并训练出多个自动化智能体。 在此基础上，标准化的配货、供应与运营分析交由智能体自动处理，将店经理从繁琐的事务性工作中解放出来，使其能将核心精力聚焦于与人打交道的客户服务与团队沟通。流程重构不仅消除了隐性经验传承的断点，更打破了传统的管理半径。过去一名经理仅能管理一家门店，重构后则能高效协同周边两到三家门店。

这一案例生动地诠释了 AI for Process 的本质：它不是简单地用技术取代人，而是将老师傅的隐性Know-how蒸馏为组织可复用的数字资产，再通过重新分工放大人的核心价值。 然而，要让碳基员工心甘情愿地交出脑海中的经验，企业必须妥善解决人性深处的焦虑。黄伟强指出，员工对AI的抵触本质上源于对“失去工作”与“失去权力”的恐慌。在上述零售案例中，企业通过流程重构，让店经理意识到经验蒸馏并非为了将其淘汰，而是赋能其管理更大的区域、掌握更高的组织权力，从而将技术的推力转化为人机协作的拉力。

针对企业在推进流程重构时到底依赖“内脑”还是“外脑”的抉择，黄伟强给出了清晰的划分标准：如果变革仅停留在企业自身可控的技术应用层面，内部团队完全可以自建智能体；但一旦涉及企业级的商业模式重构、组织架构震荡与能力提升，企业往往需要引入具备深度行业认知与系统工程经验的外脑，协助其度过变革的阵痛期。李明宇亦认同这一观点，他强调实体制造企业在非本专业的 AI 架构与商业重塑上，非常需要复合型外脑的引导，以理清技术路径，避免陷入为了数智化而数智化的死胡同。

上海财经大学特聘教授胡延平认为，AI for Process的重要机会，在于通过“Agent OS+Agent Platform+Agent Web”等基础设施，将模型、智能体与企业核心系统打通，形成可统一接入、协同运行的能力底座，推动AI真正进入业务流程并释放规模化价值。

坚守人性、反共识与风险可控

当技术的狂潮席卷商业世界，企业领导者的角色与决策逻辑正在经历前所未有的重塑。论坛讨论表明，越是在技术高度不确定的 AI 时代，企业治理就越需要回归管理学最底层的命题——对人性的深刻洞察与对伦理底线的坚守。

互动环节合思创始人兼CEO马春荃也提出核心思辨观点：业界对 AI 存在普通工具与超级泛人类智能两种截然不同的定位，两种认知将催生完全不一样的企业领导力挑战与全新治理范式。

杨壮在探讨 AI 时代的领导力时，提出了应对技术浪潮的“领导力三元论”：思想与视野领导力：CEO必须具备透过现象看本质的穿透力，能够超越 AI 带来的急功近利。在算法与数据高度趋同的背景下，真正的领导者必须具备“反共识”的独立思考能力与提出关键问题的能力。正如胖东来等企业凭借对人性的深度洞察与独特的利益分配机制打破行业常态，AI 可以作为高效的执行辅助，但绝不可能替代企业家对“做人何为正确”与社会价值的终极判断。

专业与赋能领导力：专业能力的核心不再是单纯的指挥与控制，而是赋能。优秀的领导者需要利用 AI 释放员工的潜能，充分激发员工自身工作积极性与创新潜力，而非通过暴力裁员导致组织内部人心惶惶、动能降级。

品格与共生领导力：面对全球化环境与复杂地缘政治，企业出海与技术扩张不能秉持单边掠夺思维，而必须具备品格领导力。企业需构建人与机器共生、企业与当地社区共赢的长期生态，方能穿越周期。

杨壮强调，从泰勒的科学管理到当下的生成式 AI，技术始终只是管理的辅助工具。无论算法多么精准，AI 既不具备判断是非善恶的道德理性，也不具备人类的情感与正义感，甚至会在交互中迎合与放大人类的偏见与欲望。古代经典如《道德经》与《论语》之所以在千年后仍具生命力，正是因为它们阐释了永恒不变的人性。未来的伟大企业家，必然是那些能够深刻理解人性、坚守品格底线，并善用技术工具的管理者。

最后，针对AI全面融入企业治理的潜在威胁，嘉宾们给出了严肃风险提示。黄伟强呼吁，企业家应当将 AI 视为协同演进的“硅基人”，并在组织机制上做好碳基人与硅基人的优势互补。管理的最高智慧在于善待碳基人，帮助员工利用AI延伸能力边界，而非陷入淘汰人类的零和博弈。

李明宇则从实体工业的安全底线出发，提出了风险可控警示。他提醒道，当前AI模型的输出本质上是基于概率的非确定性推演，而传统制造业的生命线在于高度的可验证性、一致性与对质量安全的绝对追求。如果盲目将概率性的算法结论直接应用于大规模自动化生产，非常容易诱发致命的系统性风险。因此，在追求技术飞跃的同时，保持对工业规律的敬畏与对风险的绝对控制，是实体企业不可逾越的红线。

讨论尾声，主持人程明霞表示，当下舆论多搬运海外科技声音，国内万千实体企业藏在冰山之下的转型实践，见者不多。她宣布《通往 AI 世代：新技术与大革命》共创项目正式启动，面向全行业征集一线真实转型案例，辅以小型线下研讨，扎根本土场景沉淀中国人机协同实践，神州数码董事长郭为、同济大学经管学院副院长王洪伟与圆桌嘉宾共同上台完成项目启动仪式。

AI所引发的变革，本质上是生产要素重组与管理范式革命。从信息化的确定性控制，到数字化的数据资产积累，再到“AI for Process”的流程智能再造，企业治理的重心正在从技术工具的采买，转向组织流程、人才结构与领导力哲学的系统性重构。

冰山下的价值掘金，发掘的不仅是沉淀在企业内部的庞大数据与智能模型，更是深藏于冰山之下、由权威专家经验与优秀企业文化共同构成的组织软实力。正如都江堰水利工程凭借“顺势疏导”将滔滔江水转化为千古利泽，未来的企业管理者亦需以包容而理性的人文精神顺应技术活水。通过构建碳基人与硅基人和谐共生的新秩序，企业终将在AI赋能的广阔蓝海中，实现从生产力智变，到商业价值质变的跨越。

李湛 | 文

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